Q-learning 是强化学习中一种经典且有效的方法,应用广泛,特别适合处理离散状态空间和动作空间的问题。 2 运行结果 部分代码: function [ Qtable] = QLearningFunction( name ) model = xlsread(name) % initial Q tables for up, right, down, left Q1 = zeros(size(model)); %up Q2 = zeros(size(mode...
强化学习是一种机器学习范式,其主要目标是使智能体通过与环境的交互来学习如何在特定任务中获得最大的累积奖励。Q-Learning(Q 学习)是强化学习中的一种经典算法,它是基于值函数的一种迭代学习方法,用于学习在给定状态下采取特定动作的最优策略。 在Q-Learning 中,智能体试图学习一个称为 Q 值函数的映射,它将状态...
y=randperm(30);state=y(1);%q learning ticforepisode=0:50000qma=max(q(state,:));ifqma~=0x=find(q(state,:)==qma);elsex=find(R(state,:)>=0);end%choose actionifsize(x,1)>0x1=RandomPermutation(x);x1=x1(1);end%update q matrix qMax=max(q,[],2);q(state,x1)=R(state,x1)...
看到一个简单有趣的Q learning例子,写了段matlab代码实现一下。有兴趣的请先阅读原文链接 dbstopiferror%stop at the errorifit happens%Initializationepisode_num=100;%Iterationtime of exploration state_num=6;%Roomnumber(including the hall)gamma=0.8;%discount factor%100:Arrivalthe hallReward_table=[-1-1...
基于Q-learning算法的机器人迷宫路径规划研究是一项引人入胜的课题。Q-learning，一种基于强化学习的算法，旨在通过探索与利用策略，学习到最优行动策略，使机器人能够智能地在未知环境中寻找最短路径。迷宫路径规划中，机器人需从起点到达终点，Q-learning恰好能实现这一目标。构建迷宫环境模型，包括起点、...
一个简单的Q-Learning算法的综合示例,可以在Matlab仿真平台上实现。 Q-learning M2018-11-28 上传大小:982B 所需:48积分/C币 基于Q-learning的改进版强化学习算法 经过算法改进,实现了比Q学习更快的收敛速度,可以快速的找到最短路径,程序使用了matlab语言,适合初学者,也适合科研硕士研究。
learningRate = 0.001; % 学习率 numEpochs = 50; % 训练轮数 %--- % 构建QRCNN-LSTM模型 inputLayer = sequenceInputLayer(inputSize); convLayer = convolution
learning_rate = 0.001; num_conv_filters = 32; conv_filter_size = 3; pooling_size = 2; num_hidden_units = 64; num_quantiles = 3; % 训练模型 model = train_qrcnn_bigru(train_data, validation_data, num_epochs, batch_size, learning_rate, num_conv_filters, conv_filter_size, pooling_...
4) for fixed-cycle mode, based on Q-learning theory to optimization of phase difference more intersections, established a minimum of delay optimization target offline Q-learning model. Integrated simulation platform for VISSIM-Excel VBA-Matlab technology platform, using VBA and Matlab programming ex ...
a针对固定周期和可变周期两种模式、等饱和度和延误最小两种优化目标,基于Q学习理论对单路口进行绿灯时间优化研究,建立了四种离线Q学习优化模型。通过VBA及Matlab编程实现算例,对四种离线Q学习优化模型的解的结构、最优解的分布进行分析,探讨离线Q学习优化模型在交叉口信号控制的适用性,最后将最优解在线应用到VISSIM实时交...